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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于深度强化学习的自适应巡航控制方法以及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116252791B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310227522.4，技术领域涉及：B60W30/14；该发明授权一种基于深度强化学习的自适应巡航控制方法以及系统是由郑雪莲;韩卓呈;任园园;李显生;席建锋;王杰;李元钊;武雪风设计研发完成，并于2023-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的自适应巡航控制方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度强化学习的自适应巡航控制方法以及系统；基于BP神经网络建立的驾驶人跟车风格辨识模块；基于深度强化学习建立的ACC控制模型；ACC控制模型包括策略模块、深度Q网络模块；将驾驶人跟车行为分为三类跟车风格然后打标签；跟车风格辨识模利用BP神经网络训练得到驾驶人跟车风格分类模型，基于驾驶人跟车风格分类模型输出驾驶人的跟车风格；所述策略模块建立Q值网络，通过Q值网络根据获取的实时跟车行为的有效特征性能数据，输出调整车辆的期望加速度；实现更接近驾驶人员个性化的自适应巡航控制方法且安全性、跟随性、舒适性、经济性高。

本发明授权一种基于深度强化学习的自适应巡航控制方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的自适应巡航控制方法，其特征在于，所述方法包括： 预设包括跟车行为的特征性能数据的跟车行为数据库； 从跟车行为数据库中获取m个跟车行为的特征性能数据并进行预处理，得到m个跟车行为的有效特征性能数据； 基于所述m个跟车行为的部分有效特征性能数据，通过因子分析法进行处理，得到m个跟车行为对应的7项聚类分析数据； 基于m个跟车行为对应的7项聚类分析数据，通过K-means算法进行聚类，得到三类跟车行为，并分别对聚类后的三类跟车行为打上表征跟车风格的标签； 对聚类后的三类跟车行为的有效特征性能数据进行处理，得到三类跟车风格的跟车行为的期望车头间距偏离度kd的期望区间和临界区间、三类跟车风格的跟车行为的期望跟车速度偏离度kv的期望区间和临界区间； 基于BP神经网络建立跟车风格辨识模块，通过所述跟车风格辨识模块，基于打标签后的跟车行为，利用BP神经网络训练得到驾驶人跟车风格分类模型； 获取车辆行驶过程中实时的车辆跟车行为对应的7项聚类分析数据，通过跟车风格辨识模块，基于驾驶人跟车风格分类模型，输出驾驶人的跟车风格； 基于深度强化学习建立ACC控制模型，所述ACC控制模型包括策略模块和深度Q网络模块； 通过所述策略模块，基于预学习驾驶行为数据库建立Q值网络，通过Q值网络，根据获取的实时的车辆跟车行为的有效特征性能数据，输出调整车辆的期望加速度； 通过深度Q网络模块，基于三类跟车风格的跟车行为的期望车头间距偏离度kd的期望区间和临界区间以及三类跟车风格的跟车行为的期望跟车速度偏离度kv的期望区间和临界区间，对获取的驾驶人的跟车风格以及实时的车辆跟车行为的有效特征性能数据进行处理，得到车辆跟驰过程奖励，根据车辆跟驰过程奖励对Q值进行深度优化，并对Q值网络进行更新，从而实现跟车行为满足安全性目标、跟随性目标、舒适性目标、经济性目标。

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